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清单文章

1

机器学习（二十五） ——adaboost算法与实现

2

机器学习（二十四） ——从图像处理谈机器学习项目流程

3

机器学习（二十三） —— 大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce)

4

机器学习（二十二） ——推荐系统基础理论

5

机器学习（二十一） ——高斯密度估计实现异常检测

6

机器学习（二十） ——PCA实现样本特征降维

7

机器学习（十九） ——K-均值算法理论

8

机器学习（十八） ——SVM实战

9

机器学习（十七） ——SVM进一步认识

10

机器学习（十六） ——SVM理论基础

11

机器学习（十五） ——logistic回归实践

12

机器学习（十四） ——朴素贝叶斯实践

13

机器学习（十四） ——朴素贝叶斯实现分类器

14

机器学习（十三） ——交叉验证、查准率与召回率

15

机器学习（十二） ——神经网络代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化

16

机器学习（十一） ——神经网络基础

17

机器学习（十） ——使用决策树进行预测（离散特征值）

18

机器学习（九） ——构建决策树（离散特征值）

19

机器学习（八） ——过拟合与正则化

20

机器学习（七） ——logistic回归

21

机器学习（六） ——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法

22

机器学习（五） ——k-近邻算法进一步探究

23

机器学习（四） ——梯度下降算法解释以及求解θ

24

机器学习（三） ——k-近邻算法基础

25

机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础

26

机器学习（一）——机器学习概述

共 26 篇

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